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ROI del piloto de IA

Don’t Call It a Failure: A Business-Agility Reading of the “95% of AI Pilots” Story

If you have ever worked in PR or social, you know the feeling. We spent years debating ROI for activities that clearly mattered but did not fit neatly into last-click spreadsheets. Now we have a once-in-a-generation capability, and some are ready to declare defeat because the P&L did not move in six months. That is not how transformation is measured. It is how halftime is misread.

To be clear: the State of AI in Business 2025 report from MIT’s Project NANDA is worth your time. It’s made waves with a striking figure—95% of enterprise GenAI pilots haven’t delivered measurable P&L impact. The authors also label this work as an early snapshot (January–June 2025), which is important context. Early data, transparent limitations, and a conversation worth having. From a business-agility perspective, the conversation is not “Is AI failing?” The conversation is “Are we running the work in a way that creates measurable flow, safe learning, and compounding value?”

Below is the same storyline, retold with business-agility lenses.

What an Agile Organization Asks First

  1. Who is the customer of this pilot, and what problem are we solving for them today? Define the user, the job to be done, and the pain you are trying to remove this quarter.
  2. What is our hypothesis and what would disprove it? Write it down. Choose the smallest slice that can test it in production-like conditions.
  3. What evidence will we accept before P&L shows up? Flow and quality are the leading indicators. Finance is the lagging proof.

When those three questions are explicit, pilots stop being demos and start being experiments.

Six Months Is Not a Verdict, It Is a Cadence

Six months equals a handful of sprints with room for two or three inspect-and-adapt cycles. That is enough time to learn about permissions, routing, data quality, latency, handoffs, exception paths, and human-in-the-loop. It is not enough time to rewire multiple core workflows, retrain large teams, harden guardrails, and push improvements all the way to audited P&L. In agility we timebox to learn, then decide to scale or stop based on evidence, not on optimism.

Measure Flow First, Finance Next

Direct profit is the destination. Flow tells you whether you are moving toward that destination. Treat these as agility leading indicators that should move in months 1 to 6:

  • Lead time from request to result
  • Rendimiento per week for the target workflow
  • Rework rate y exception rate
  • Escaped error rate y defect containment
  • Adoption: assisted tasks per user per day, active minutes in the workflow
  • Risk posture: flagged issues reduced, review time reduced
  • Customer outcomes: response time, first-contact resolution, CSAT or NPS deltas

If these signals improve and remain stable, the P&L generally moves between months 9 and 18, which is when scale begins and setup ends.

From Demo Theater to Workflow Reality

Agility favors working solutions in real paths over polished demos. Three practical shifts turn pilots into value delivery:

  1. Value slicing: release a narrow, end-to-end slice that touches the system of record and the approval path.
  2. Definition of Ready and Definition of Done: no work enters a sprint unless data access, privacy constraints, and success metrics are clear; no work is done until telemetry, audit trails, and rollback are live.
  3. Guardrails, not gates: security, risk, legal, and compliance sit in weekly reviews with product and operations. The objective is to design safe defaults that enable flow, not to pause work until the quarter ends.

Organize for Learning, Not Heroics

  • One owner, one workflow, one data source for the first slice. Reduce coordination drag.
  • Cross-functional team: product, operations, data, engineering, risk, and finance see the same board and the same metrics.
  • Limit WIP: stop starting and start finishing. Too many pilots create false positives and thin learning.
  • Weekly retros: surface blockers early, adjust scope, and rotate one small improvement per week into the Definition of Done.

The Right Scoreboard for Month Six

Executives should expect a two-line scorecard at the six-month mark:

  1. Flow and quality: the leading metrics listed above with before-and-after deltas and stability bands.
  2. Finance translation: hours avoided, error costs avoided, cycle time value released, revenue capture unlocked, risk reduction quantified. These are not GAAP yet. They are the audited trail that justifies scale.

If the flow line is up and stable, and the finance translation is credible, scale. If not, stop or rescope. Either outcome is success because you learned at low cost.

Why the “95%” Headline Can Be True and Misleading

It can be true that most pilots did not show direct P&L in six months. It can also be misleading if those pilots were not designed as agile experiments with explicit leading indicators, working slices, and weekly inspection. Agility does not promise instant profit. It promises faster truth. That is exactly what leaders need.

A Friendly Challenge to Colleagues

Before we declare the technology a failure, let us adopt an agility scoreboard and cadence. Write the hypothesis. Slice the value. Measure the flow. Invite Finance and Risk into the retro. Decide based on evidence. Then repeat.

Your turn: What is one flow metric you trust and one cadence habit that kept your pilot honest? Please comment on our LinkedIn Article!

#StateofAI2025 #BusinessAgility #ContinuousImprovement #AIROI #ChangeManagement

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Enseñar y aprender más allá de las notas

El viaje de la enseñanza y el aprendizaje más allá de las calificaciones: Reimaginar la educación con agilidad, inteligencia artificial y gamificación

Todos los viajes épicos, ya sea el de Frodo al Monte del Destino en El Señor de los AnillosEl camino de Luke Skywalker para convertirse en Jedi en La Guerra de las Galaxiaso los viajes del Empresa en Star TrekEstos viajes no empiezan con una nota. Ningún héroe se embarca en su aventura con un sobresaliente, un notable o un suspenso. Por el contrario, comienzan con una misión convincente, un reto que superar. Su viaje está lleno de hitos, obstáculos, momentos de duda y triunfo. Nunca se reduce a una puntuación porcentual.

Sin embargo, en educación, a menudo tratamos el aprendizaje como si los alumnos fueran meros puntos en una escala, en lugar de exploradores que navegan por el vasto paisaje del conocimiento.

Como analiza Daniel Pink (2025) en El Washington Posten su artículo de opinión Por qué no eliminar las calificacionesEl impacto de la inflación de las calificaciones pone de relieve las consecuencias no deseadas de este enfoque y suscita una reflexión crítica: ¿por qué consideramos las calificaciones como barreras y no como puntos de control dinámicos?

En su lugar, ¿por qué no gamificar la educación, transformando las evaluaciones en momentos de hito, convirtiéndolas en marcadores de "sí o no" que confirmen el dominio de las habilidades esenciales antes de que los estudiantes avancen, de forma parecida a los puntos de control de un juego o una simulación empresarial?

En la educación empresarial, cuyo objetivo es preparar a los estudiantes para la imprevisibilidad del mundo real, el énfasis debería desplazarse de la mera obtención de buenas calificaciones en los exámenes hacia el dominio, la adaptabilidad y la competencia práctica. Este artículo explora las posibilidades de ir más allá de los sistemas de calificación tradicionales, inspirándose en la complementariedad humano-I.A., los principios de agilidad empresarial y los modelos de gamificación, para crear una experiencia de aprendizaje atractiva, iterativa y centrada en las habilidades. Estas ideas están estrechamente relacionadas con la Manifiesto por la enseñanza y el aprendizajeque hace hincapié en la adaptabilidad frente a los métodos de enseñanza prescriptivos, en la colaboración frente a los logros individuales, en la consecución de resultados de aprendizaje frente a los exámenes de los estudiantes, en la indagación impulsada por los estudiantes frente a las clases magistrales, en la demostración y la aplicación frente a la acumulación de información, y en la mejora continua frente al mantenimiento de las prácticas actuales (Krehbiel et al., 2017).

1. Complementariedad humano-ai: Un enfoque más inteligente del aprendizaje

La IA como asistente de aprendizaje adaptativo

Las plataformas impulsadas por IA pueden adaptar el contenido educativo al ritmo y estilo de aprendizaje únicos de cada estudiante, mitigando la necesidad de estructuras de calificación rígidas. En lugar de obligar a todos los alumnos a seguir el mismo plan de estudios a la misma velocidad, la IA puede hacerlo:

  • Personalizar las rutas de aprendizaje: Los sistemas adaptativos de IA, como los utilizados por Coursera, Duolingo y Khan Academy, proporcionan retroalimentación en tiempo real y ejercicios personalizados para fortalecer las áreas débiles (Deci y Ryan, 1985).
  • Seguimiento del desarrollo de las competencias a lo largo del tiempo: En lugar de depender de una única calificación, la IA puede realizar un seguimiento del progreso en áreas de habilidades clave y proporcionar información basada en datos sobre el desarrollo del alumno.
  • Reducir el sesgo subjetivo en la evaluación: A diferencia de la calificación tradicional, que varía en función del profesor, las herramientas de evaluación basadas en la IA (por ejemplo, la calificación de redacciones mediante IA y las evaluaciones automatizadas de competencias) ofrecen una mayor coherencia e imparcialidad (Dweck, 2006).

La IA como tutora y mentora

  • Las herramientas de IA conversacional (como ChatGPT, Claude o DeepSeek) pueden actuar como tutores a la carta, respondiendo a preguntas, explicando conceptos y proporcionando comentarios personalizados más allá de lo que un solo profesor puede gestionar.
  • Las simulaciones basadas en IA y las herramientas de RV permiten a los estudiantes practicar situaciones empresariales del mundo real, perfeccionando su pensamiento crítico y sus capacidades de resolución de problemas en un entorno libre de riesgos.

Este cambio descentraliza la autoridad tradicional de las calificaciones y se centra, en cambio, en el dominio demostrado de las competencias, en consonancia con el llamamiento de Pink (2025) en favor de un sistema de evaluación más significativo y personalizado.

2. Educación en agilidad empresarial: Aprender en iteraciones, no en notas

Aplicación de los principios ágiles a la educación

La agilidad empresarial hace hincapié en la iteración, los bucles de retroalimentación, la adaptabilidad y el aprendizaje continuo, cualidades que apoyan de forma natural la educación sin calificaciones. En lugar de las calificaciones tradicionales, los estudiantes podrían ser evaluados sobre la base de una progresión basada en competencias, proyectos del mundo real y ciclos iterativos de retroalimentación (Goodhart, 1975). El sitio Manifiesto por la enseñanza y el aprendizaje refuerza aún más esta necesidad, abogando por la indagación impulsada por el alumno frente a la clase pasiva y la demostración frente a la acumulación memorística de información (Krehbiel et al., 2017).

  • Scrum para el aprendizaje: Los cursos pueden estructurarse como sprints de Scrum, en los que los estudiantes trabajan en proyectos del mundo real en ciclos cortos e iterativos. El profesorado y los tutores de IA proporcionan feedback, garantizando la mejora continua en lugar de una única calificación.
  • Kanban para el dominio a ritmo propio: En lugar de cursos fijos de 15 semanas, los estudiantes progresan a través de un tablero de aprendizaje de estilo Kanban, pasando de los conocimientos básicos a la aplicación a nivel de experto a su propio ritmo.
  • Los OKR (Objetivos y Resultados Clave) por encima de las calificaciones en letras: Los estudiantes fijan sus propios objetivos de aprendizaje y realizan un seguimiento de los progresos con resultados clave, al igual que hacen las empresas modernas para medir el éxito.

Gamificación de las evaluaciones como hitos

En lugar de eliminar las pruebas, los exámenes y los ejercicios, pueden redefinirse como hitos a modo de juego. Los alumnos pueden:

  • Intente los retos varias veces hasta dominarlos, como en las simulaciones empresariales o los exámenes de certificación.
  • Ganar insignias de habilidades en lugar de calificaciones con letras, creando marcadores de logros visibles similares a las microcredenciales profesionales (Kohn, 1999).
  • Progresar a través de los niveles de competencia, de forma muy similar a un proceso de incorporación estructurado en un entorno corporativo.
  • Utilice retos basados en IA para validar las competencias empresariales del mundo real, permitiendo a los estudiantes aplicar sus habilidades en problemas empresariales simulados.

En este modelo, el fracaso no es una fatalidad, sino una oportunidad para la iteración, asegurándose de que los estudiantes absorben el material en profundidad en lugar de limitarse a obtener una calificación de aprobado.

3. El futuro de la formación empresarial: Basada en competencias, asistida por IA y ágil

La educación como simulador de la mano de obra del futuro

Al integrar la IA como asistente y las metodologías ágiles en la educación, los estudiantes estarían mejor preparados para las demandas reales de la mano de obra. El futuro del trabajo se basa cada vez más en proyectos, es interdisciplinar y adaptable, y nuestro sistema educativo debería reflejarlo.

  • Evaluaciones de competencias basadas en IA para la contratación: Empresas como Google y Tesla están abandonando la contratación basada en el promedio académico en favor de evaluaciones basadas en las competencias. La IA puede facilitar la verificación de competencias a través de entrevistas, retos de codificación o evaluaciones de casos prácticos, sustituyendo a los anticuados expedientes académicos y notas de corte.
  • IA y desarrollo de competencias interpersonales: Más allá del aprendizaje técnico, las herramientas basadas en IA, como la formación en empatía mediante RV y los juegos de rol conversacionales con IA, ayudan a los estudiantes a desarrollar la inteligencia emocional, el liderazgo y las habilidades de negociación, fundamentales para el éxito empresarial.

Sustituir los plazos rígidos por el crecimiento continuo

En lugar de una titulación fija de tres o cuatro años, los estudiantes deben tener flexibilidad para:

  • Avanza a tu propio ritmo por los módulos de aprendizaje y gana insignias de habilidad por el camino.
  • Aprenda en equipos interdisciplinares, resolviendo problemas de marketing, ventas, finanzas y análisis basados en IA en proyectos interfuncionales.
  • Aplique lo aprendido inmediatamente en entornos reales, del mismo modo que las empresas ágiles aplican la retroalimentación y la iteración continuas en lugar de esperar a las revisiones de rendimiento de final de año.

De los grados al crecimiento, asistido por IA y ágil

El argumento de Daniel Pink (2025) a favor de eliminar las calificaciones es un llamamiento convincente a la reforma educativa, que se alinea de forma natural con los principios de personalización y agilidad empresarial impulsados por la IA.

Si nos alejamos de los sistemas rígidos de clasificación, podemos:

  • Pasar de los objetivos de rendimiento (obtener un sobresaliente) a los objetivos de aprendizaje (alcanzar el dominio del mundo real).
  • Sustituya los expedientes académicos obsoletos por evaluaciones basadas en las competencias, enriquecidas con el seguimiento de las habilidades impulsado por IA y comentarios narrativos.
  • Transición de un modelo de titulación estático y sujeto a plazos a un ecosistema de aprendizaje ágil, basado en proyectos y asistido por IA.

Este enfoque no sólo mejora la educación, sino que prepara a los estudiantes para el mundo empresarial del futuro, en el que la adaptabilidad, el pensamiento crítico y la fluidez de la IA definirán el éxito.

Referencias

Deci, E. L., y Ryan, R. M. (1985). Motivación intrínseca y autodeterminación en el comportamiento humano. Plenum Press.

Dweck, C. S. (2006). Mentalidad: La nueva psicología del éxito. Random House.

Goodhart, C. A. E. (1975). "Problems of Monetary Management: The U.K. Experience". Documentos de Economía Monetaria, vol. I, Banco de la Reserva de Australia.

Kohn, A. (1999). Las escuelas que nuestros hijos merecen: Más allá de las aulas tradicionales y las "normas más estrictas". Houghton Mifflin.

Krehbiel, T. C., et al. (2017). Manifiesto Ágil para la Enseñanza y el Aprendizaje. Revista de Enseñanza Eficaz, 17(2), 90-111.

Pink, D. (2025). ¿Por qué no eliminar las calificaciones? The Washington Post. https://www.washingtonpost.com/opinions/2025/03/03/grade-inflation-why-not/

Foto de Element5 Digital

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Agilidad empresarial

Ventas Marketing AI Agilidad

Colaboración entre ventas y marketing en la era de la inteligencia artificial y la agilidad empresarial

La realidad de la tensión entre ventas y marketing

Una de las mayores ideas falsas en el mundo de los negocios es que la alineación de ventas y marketing significa que deben estar perfectamente sincronizados, trabajar a la perfección sin tensiones y estar completamente de acuerdo en todo. En realidad, esto es poco práctico. Estos dos equipos tienen objetivos, incentivos y enfoques operativos distintos. Sin embargo, eso no significa que no puedan colaborar eficazmente.

En lugar de forzar la armonía, las empresas deben crear sistemas estructurados que permitan a ambos equipos funcionar como fuerzas complementarias en lugar de adversarias. La clave no son los ejercicios de creación de equipos ni la cooperación artificial, sino aprovechar la IA, adoptar principios de agilidad empresarial y fomentar una cultura basada en los datos para lograr resultados medibles.

Por qué las ventas y el marketing están naturalmente reñidos

- Las ventas se centran en los ingresos a corto plazo → Necesitan resultados inmediatos, quieren clientes potenciales de alta calidad que se cierren rápido y a menudo tratan con comportamientos impredecibles de los clientes.
- El marketing se centra en el crecimiento de la marca a largo plazo → Se centran en el posicionamiento en el mercado, la concienciación, la generación de demanda y estrategias que pueden tardar meses en dar sus frutos.
- Los representantes de ventas a menudo se quejan de que los esfuerzos de marketing producen clientes potenciales de baja calidad o se centran demasiado en mensajes de marca abstractos en lugar de en los puntos de dolor reales de los compradores.
- El departamento de marketing considera que el de ventas es táctico y miope → Los profesionales del marketing suelen sentirse frustrados porque el departamento de ventas no realiza un seguimiento de los clientes potenciales con la suficiente rapidez o los descarta demasiado rápido sin nutrirlos.

Cómo abordan este problema la IA y la agilidad empresarial

1. La IA para la puntuación de clientes potenciales y el análisis predictivo → La puntuación de clientes potenciales basada en IA puede ayudar a definir qué clientes potenciales merece la pena seguir, reduciendo la fricción entre ventas y marketing.
2. Los principios de agilidad empresarial fomentan la colaboración iterativa, la retroalimentación frecuente y la responsabilidad compartida.
3. La IA puede proporcionar información en tiempo real sobre el comportamiento de los clientes, lo que permite al departamento de marketing crear mensajes y argumentos de venta más relevantes.
4. Herramientas de coaching automatizadas, chatbots y asistentes virtuales ayudan a los representantes de ventas a interactuar con los clientes potenciales en tiempo real sin depender únicamente del marketing.

Las trampas de una relación disfuncional entre ventas y marketing

1. Mala gestión de clientes potenciales y tasas de conversión
- Solución AI: El análisis predictivo ayuda a garantizar que sólo los prospectos más interesantes se transfieren a ventas.
- Solución ágil: Las reuniones diarias entre los departamentos de ventas y marketing garantizan una mejora continua de la calidad de los clientes potenciales.
2. Mensajes contradictorios y confusión del cliente
- Solución de IA: Las herramientas de CRM basadas en IA garantizan la coherencia de los mensajes mediante el seguimiento de cada interacción con el cliente.
- Solución ágil: Revisiones periódicas de los sprints entre marketing y ventas para alinear los mensajes y la estrategia.
3. Presupuesto y recursos malgastados
- Solución de IA: La IA puede analizar el ROI de las campañas en tiempo real, lo que permite al departamento de marketing reaccionar con rapidez.
- Solución ágil: Las retrospectivas identifican los esfuerzos desperdiciados, mejorando las futuras inversiones en marketing.
4. 4. Falta de rendición de cuentas y culpabilización
- Solución de IA: Los paneles de rendimiento basados en inteligencia artificial muestran en qué punto del embudo se caen los clientes potenciales, lo que hace que la rendición de cuentas sea transparente.
- Solución ágil: Los OKR (Objetivos y Resultados Clave) compartidos para ventas y marketing evitan los silos.

Cómo es la verdadera alineación en la era de la IA y la agilidad

1. Definiciones compartidas y criterios de éxito claros
- Calificación de clientes potenciales basada en IA → Los modelos de puntuación de IA garantizan que solo los clientes potenciales con un alto potencial de conversión lleguen a ventas.
- Colaboración ágil interfuncional → Los equipos de marketing y ventas participan en sesiones conjuntas de planificación de sprints.
2. Colaboración en mensajes de marketing y ventas
- IA para el análisis de sentimientos → La IA puede analizar los comentarios de los clientes para perfeccionar los argumentos de venta y las campañas de marketing.
- Talleres ágiles de mensajería → Los talleres conjuntos permiten a ambos equipos perfeccionar la mensajería basándose en comentarios iterativos.
3. Un marco para probar el discurso de ventas
- Pruebas mejoradas con IA → Los análisis basados en IA permiten saber qué argumentos de venta tienen más eco entre los clientes potenciales.
- Bucles de retroalimentación ágiles → Los representantes de ventas prueban nuevos mensajes en tiempo real y proporcionan retroalimentación inmediata.
4. Toma de decisiones basada en datos
- AI Predictive Insights → Las herramientas de IA pronostican qué estrategias de marketing generarán los mejores leads.
- Ciclos de iteración ágiles → Los ciclos de mejora continua garantizan una toma de decisiones basada en datos.
5. Responsabilidad a nivel ejecutivo
- Seguimiento del rendimiento impulsado por IA → Los cuadros de mando ofrecen visibilidad en tiempo real del rendimiento de las ventas y el marketing.
- KPI ágiles compartidos → Ambos equipos comparten la responsabilidad del crecimiento de los ingresos y el éxito de los clientes.

Pasar de la disfunción a la colaboración

Las mejores empresas garantizan la alineación haciendo imposible que cualquiera de los dos equipos tenga éxito sin el otro. La IA y la agilidad empresarial crean un sistema de autorrefuerzo en el que las ventas y el marketing se alinean de forma natural.

Pasos para avanzar hacia una alineación ágil y potenciada por la IA entre ventas y marketing

Paso 1: Implicar al departamento de ventas en el posicionamiento desde el principio
- La IA analiza operaciones anteriores para proporcionar información sobre los segmentos de clientes más rentables.
- La colaboración ágil garantiza la aportación en tiempo real de ambos equipos para afinar el posicionamiento.

Paso 2: Co-crear el discurso de ventas utilizando información de IA
- Las herramientas de optimización de contenidos basadas en IA ayudan a perfeccionar los mensajes más eficaces.
- La iteración ágil garantiza que marketing y ventas prueben y perfeccionen continuamente el discurso de ventas.

Paso 3: Establecer un circuito continuo de retroalimentación
- La IA proporciona información automatizada sobre el rendimiento a partir de CRM, redes sociales y comentarios de los clientes.
- Los ciclos ágiles de retroalimentación garantizan que las ventas y el marketing iteren rápidamente para maximizar la eficacia.

Paso 4: Responsabilizar a ambos equipos mediante IA y métricas ágiles
- La IA proporciona modelos de atribución que muestran exactamente qué esfuerzos generan ingresos.
- Unos KPI ágiles y compartidos garantizan la responsabilidad y el éxito mutuos.

Conclusiones: El futuro de la colaboración entre marketing y ventas

La alineación de ventas y marketing no consiste en hacerlos mejores amigos, sino en crear un sistema en el que ambos equipos trabajen de forma interdependiente. Al aprovechar la IA, integrar la agilidad empresarial y fomentar una cultura de colaboración continua, las empresas pueden acabar con los silos, eliminar ineficiencias y maximizar el potencial de ingresos.

Foto de Vardan Papikyan

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Trabajos pendientes JTBD

Jobs-To-Be-Done (JTBD) + Agilidad de la IA

Introducción

Hoy en día, las empresas recopilan más datos de sus clientes que nunca, pero la mayoría de las innovaciones fracasan. Según McKinsey (2023), 94% de directivos manifiestan su insatisfacción con los resultados de su empresa en materia de innovación, y Harvard Business Review (2019) señala que 85% de los nuevos productos de consumo fracasan en dos años.

¿La razón principal? Las empresas se centran demasiado en quiénes son sus clientes y no en por qué compran. El marketing tradicional hace hincapié en datos demográficos, psicográficos y encuestas sobre los clientespero no captan las motivaciones más profundas que subyacen al comportamiento de los consumidores.

En Marco de trabajos por hacer (JTBD), promovida por Clayton Christensenofrece un causal comprensión del comportamiento de los clientes, ayudando a las empresas a crear mejores productos, servicios y estrategias de marketing centrándose en las verdaderas razones por las que la gente toma decisiones de compra.

En este artículo exploraremos:
Los orígenes del JTBD y cómo surgió del estudio de las innovaciones fallidas.
Cómo los clientes "contratan" y "despiden" productos en función de sus necesidades.
Principios clave del JTBD y su impacto en la estrategia empresarial.
Casos prácticos reales mostrar innovaciones de éxito impulsadas por el JTBD.
Cómo pueden las empresas aplicar el JTBD para obtener ventajas competitivas.


Los orígenes de Jobs-to-Be-Done (JTBD)

Por qué fracasa la innovación tradicional

Durante décadas, las empresas han confiado en clientes, grupos de discusión y encuestas para orientar el desarrollo y la comercialización de los productos. Sin embargo, a pesar de estos esfuerzos, muchas empresas no consiguen anticiparse a las necesidades reales de los consumidores.

💡 Ejemplos clave de innovación fallida:

  • Segway (2001) - Se comercializó como un medio de transporte futurista, pero no identificó un "trabajo" práctico que necesitara solución.
  • Nueva Coca-Cola (1985) - Se asumía que el sabor era el factor clave para la compra de refrescos, ignorando los factores emocionales y de fidelidad a la marca.
  • Google Glass (2014) - Centrada en los avances tecnológicos más que en resolver un problema real del cliente.

Clayton Christensen y la innovación disruptiva

En Marco JTBD tiene su origen en el trabajo de Clayton Christensenprofesor de la Harvard Business School y autor de El dilema del innovador (1997). Christensen teoría de la innovación desestabilizadora explica cómo los líderes del mercado fracasan a menudo por centrarse en mejoras graduales en lugar de resolver los problemas reales de los clientes.

Christensen y su equipo de investigación descubrieron que los clientes no compran productos por sus características, sino que los "contratan" para realizar tareas específicas. Esta constatación condujo a la Trabajos pendientes una metodología que se centra en por qué los clientes cambian de producto y no quiénes son.


Cómo los clientes "contratan" y "despiden" productos

El principio básico de JTBD

🔹 Los clientes no compran productos; los contratan para progresar en una circunstancia determinada.
🔹 Si el producto hace bien su trabajo, lo "contratan" de nuevo. Si no, lo "despiden" y buscan una alternativa.

💡 Ejemplo: Estudio de caso del batido de McDonald's
El equipo de Clayton Christensen realizó un famoso Estudio JTBD con McDonald's para entender por qué la gente compraba batidos.

📌 Enfoque tradicional:
McDonald's se centró inicialmente en demografía de los clientes y preferencias de sabores. Llevaron a cabo grupos de discusión para ajustar el sabor y la consistencia de sus batidos. las ventas se mantienen estables.

📌 Enfoque JTBD:
Los investigadores descubrieron que la mayoría de las ventas de batidos se producían por la mañana temprano. Los clientes no sólo los compraban como bebida, sino también como bebida. contratar batidos como desayuno cómodo, sin complicaciones y de larga duración para los largos desplazamientos al trabajo.

📌 Resultado:
McDonald's los batidos se han rediseñado para que sean más espesos y saciantespara que duren más en el trayecto matutino.las ventas aumentaron considerablemente sin cambiar de sabor ni de marca.

Lo más importante: Los clientes no compran productos basándose únicamente en sus características. Eligen productos que les ayudan a alcanzar un objetivo concreto en su vida cotidiana.


Las tres dimensiones del empleo de los clientes

Para comprender plenamente por qué los clientes contratan productoslas empresas deben tener en cuenta tres tipos de trabajos por hacer:

1️⃣ Trabajos funcionales - La razón práctica de una compra.
Ejemplo: Un cliente compra una chaqueta impermeable para mantenerse seco bajo la lluvia.

2️⃣ Trabajos emocionales - La sensación asociada al producto.
Ejemplo: Alguien compra un impermeable de primera para sentirse seguro y con estilo.

3️⃣ Empleo social - Cómo afecta la compra a la percepción social.
Ejemplo: Un cliente elige un chubasquero ecológico para parecer concienciados con el medio ambiente.

💡 Ejemplo: La estrategia JTBD de Tesla
Tesla no sólo vende coches eléctricos. vende una visión de innovación tecnológica y sostenibilidad.
✔️ Puesto funcional: Un coche de altas prestaciones y bajo consumo.
✔️ Trabajo emocional: La sensación de ser pioneros en sostenibilidad.
✔️ Trabajo social: Estatus y prestigio por conducir un vehículo avanzado.


Aplicación del JTBD a la estrategia empresarial

Marketing tradicional frente a JTBD

Marketing tradicionalEnfoque por tareas
Se centra en demografía de los clientesSe centra en intención y necesidades del cliente
Utiliza grupos de discusión y encuestasUtiliza entrevistas en profundidad e investigación observacional
Compara las características de los productosIdentifica puntos débiles del cliente
Compite con rivales directos en el mercadoConsidera todas las soluciones competidoras al mismo trabajo

💡 Ejemplo: Netflix frente a Blockbuster

Blockbuster (enfoque tradicional)Netflix (enfoque JTBD)
Centrado en Alquiler de DVD y recargos por demoraCentrado en eliminar los inconvenientes del alquiler
Supuestos clientes variedad deseadaClientes entendidos quería acceso instantáneo
Compitió con tiendas de alquiler de vídeosCompitió con cable, DVD e incluso videojuegos
Ignoró la trabajo de convenienciaHecho entretenimiento a la carta y sin fricciones

Resultado: Blockbuster se declaró en quiebra en 2010, mientras que Netflix se convirtió en un Empresa $250B centrándose en la trabajo por hacer del cliente.


Intersección de JTBD, IA y agilidad empresarial

Las empresas de hoy en día están experimentando rápidos cambios debido a transformación digital, inteligencia artificial (IA) y evolución de las expectativas de los consumidores. Sin embargo, a pesar de estos avances, muchas empresas siguen teniendo problemas con la innovación y la captación de clientes.

En Marco de trabajos por hacer (JTBD)de la que fue pionera Clayton Christensen, proporciona una causal comprensión de por qué los clientes toman decisiones de compra. Ayuda a las empresas a diseñar soluciones basadas en IA y modelos empresariales ágiles que ajustarse a las necesidades reales de los clientes en lugar de confiar en técnicas anticuadas de segmentación del mercado.

Con el auge de Toma de decisiones basada en la IA y business agilityLas empresas deben integrar Pensamiento JTBD en sus estrategias para seguir siendo competitivos. En este artículo, exploraremos:

Cómo la IA mejora el análisis JTBD para conocer mejor a los clientes
Cómo se alinean los principios del JTBD con la agilidad empresarial y modelos empresariales adaptables
Casos reales en los que las estrategias de JTBD basadas en IA han tenido éxito
Cómo pueden aprovechar las empresas los conocimientos de JTBD basados en IA para obtener ventajas competitivas


¿Por qué fracasan la mayoría de las innovaciones basadas en IA?

A pesar del potencial de la IA, muchas iniciativas empresariales basadas en la IA fracasan porque carecen de un conocimiento profundo de las necesidades del cliente.

🔹 McKinsey (2023) informa de que 94% de los ejecutivos no están satisfechos con los resultados de su empresa en materia de innovación.
🔹 Harvard Business Review (2019) afirma que el 85% de los productos impulsados por IA fracasan debido a la falta de adecuación a las necesidades reales de los clientes.
🔹 Los modelos de IA suelen entrenarse con datos basados en correlaciones, en lugar de con información causal sobre el comportamiento de los clientes.

Dónde se queda corta la IA sin el pensamiento JTBD

1️⃣ Los análisis predictivos de IA hacen demasiado hincapié en la correlación:

  • La IA puede identificar patrones (por ejemplo, "Las personas que compran coches de lujo también compran café de primera calidad").
  • Sin embargo, correlación no explica por qué los clientes compran (por ejemplo, "Los clientes compran coches de lujo por su estatus social, pero café premium por la experiencia sensorial y la comodidad").

2️⃣ Los chatbots y asistentes virtuales de IA carecen de conciencia contextual:

  • Muchos Los chatbots de IA no consiguen ofrecer una atención al cliente significativa porque no reconocen el verdadero "trabajo" que necesita realizar el cliente.
  • En lugar de repetir respuestas preestablecidasSistemas de IA deben estar capacitados para reconocer las dificultades y necesidades emocionales de los clientes.

3️⃣ El marketing impulsado por IA pierde empleos emocionales y sociales:

  • La segmentación publicitaria basada en IA se centra en similitudes demográficaspero no capta las motivaciones más profundas de los clientes.
  • Ejemplo: Recomendar una aplicación de fitness en función de la edad y el sexo ignora las razones emocionales y sociales detrás de la motivación para mantenerse en forma (por ejemplo, preocupaciones por la salud, autoestima, pertenencia a la comunidad).

📌 Solución: La IA debe ser emparejado con el análisis JTBD pasar de predicción basada en la correlación a conocimientos basados en la causalidad.


JTBD impulsado por la IA: el futuro de la estrategia empresarial centrada en el cliente

Cómo la IA mejora los conocimientos de JTBD

Análisis del comportamiento basado en IA → Ayuda a las empresas a analizar problemas de los clientes y descubrir los trabajos pendientes ocultos.
Procesamiento del lenguaje natural (PLN) → Extrae en profundidad motivaciones emocionales y sociales detrás de las compras de los clientes.
Aprendizaje automático para la segmentación de clientes → Va más allá demografía segmentar a los clientes en función de los puestos de trabajo y los puntos débiles.
IA conversacional y análisis de sentimientos → Ayuda a las empresas a comprender por qué los clientes "despiden" los productos y lo que causa insatisfacción.

Ejemplo real: JTBD con IA en acción

📌 La personalización impulsada por la IA de Netflix (JTBD Success)

  • Sistemas tradicionales de recomendación clasificación de los espectadores por grupos demográficos.
  • Netflix pasó a un modelo basado en JTBD...reconociendo que..:
    • Algunos clientes "contratan" a Netflix para relajarse después del trabajo.
    • Otros "contratan" a Netflix para vínculo con la familia o aprender algo nuevo.
  • Personalización basada en IA ahora adapta las recomendaciones basándose en los comportamientos de visualización y en los empleos inferidos de los clientes.

📌 Estrategia de IA y JTBD de Spotify

  • Spotify La IA no se limita a recomendar música: recomienda en función de los "trabajos" del cliente.
  • Reconociendo que a menudo se recurre a la música para gestionar las emocionesSpotify introdujo listas de reproducción basadas en el estado de ánimo y mezclas diarias seleccionadas por la IA.

JTBD con IA en contextos B2B

📌 Gestión de relaciones con los clientes (CRM) basada en IA de Salesforce

  • Salesforce Einstein con IA analiza las interacciones con los clientes para determinar:
    • Por qué algunos clientes corren el riesgo de darse de baja.
    • Qué "trabajo" pretende realizar el cliente.
  • En lugar de confiar en perfiles estáticos de clientesSalesforce utiliza Inteligencia Artificial en tiempo real para ajustar las estrategias de forma dinámica.

💡 Información clave: IA sola no puede sustituir a la intuición y la estrategia humanas-pero cuando se combina con Pensamiento JTBDse convierte en poderosa herramienta para predecir y satisfacer las necesidades de los clientes.


Agilidad empresarial JTBD + IA: La pareja perfecta en la era digital

Por qué la agilidad empresarial necesita el pensamiento JTBD

Las empresas ágiles prosperan adaptarse a las necesidades del cliente e iterar con rapidez. JTBD ayuda a los equipos ágiles:
✔️ Aclarar las prioridades de los clientes → Los equipos se centran en lo que realmente importa a los clientes.
✔️ Evitar la proliferación de funciones → Evita que las empresas añadan funciones de IA innecesarias que no resuelven trabajos reales.
✔️ Apoyo a la creación rápida de prototipos → Las empresas comprueban si un producto realmente cumple un trabajo antes de escalar.

Estudio de caso: Cómo utilizan JTBD las empresas ágiles

📌 El enfoque JTBD de Amazon basado en IA

  • Amazon no sólo vende productos optimiza para diferentes trabajos del cliente.
    • Miembros Prime "contratar" a Amazon para una entrega ultrarrápida y cómoda.
    • Usuarios de Kindle "contrata" a Amazon para acceder a la lectura digital instantánea.
  • La IA de Amazon identifica los trabajos cambiantes de los clientes y adapta la oferta de productos de forma dinámica.

📌 Estrategia de IA y JTBD de Tesla

  • Tesla conducción autónoma IA no se trata sólo de autoconducción, sino de resolver el trabajo de reducir la fatiga del conductor y aumentar la comodidad.
  • En lugar de competir con marcas de coches tradicionalesTesla se centra en agilidad basada en software, actualizando continuamente las funciones en función de la evolución de los trabajos de los clientes.

Cómo pueden las empresas aplicar el JTBD basado en IA para obtener una ventaja competitiva

Paso 1: Identificar los puestos de trabajo de los clientes con datos de comportamiento basados en IA

📌 Utilizar el mapeo del recorrido del cliente basado en IA analizar cómo interactúan las personas con los productos y servicios.

Paso 2: Alinear la IA y la agilidad empresarial con los conocimientos de JTBD

📌 Diseñar modelos de negocio ágiles que se adaptan a los cambios de trabajo del cliente de forma dinámica.

Paso 3: Integrar la personalización impulsada por IA basada en los trabajos del cliente

📌 Utilizar motores de recomendación basados en IA para que coincida con productos/servicios a trabajos de clientes reales.

Paso 4: Aprovechar la IA conversacional y el análisis de sentimientos para obtener comentarios de los clientes

📌 Supervise los chatbots de IA y las interacciones de asistencia detectar problemas de los clientes y pivotar la estrategia empresarial en consecuencia.


El futuro del JTBD, la IA y la agilidad empresarial

La IA es una herramienta poderosa, pero debe guiarse por los conocimientos de Jobs-to-Be-Done.
La agilidad empresarial es esencial para adaptarse a la evolución de las necesidades de los clientes.
El pensamiento JTBD transforma los modelos de negocio impulsados por la IA, que pasan de estar centrados en las características a estar verdaderamente centrados en el cliente.


Citas y referencias

  • CB Insights. (2023). Las principales razones del fracaso de las startups.
  • Christensen, C. M., Hall, T., Dillon, K., & Duncan, D. S. (2016). Competir contra la suerte: la historia de la innovación y la elección del cliente. Harper Business.
  • McKinsey & Company. (2023). El estado de la innovación en la empresa mundial.
  • Harvard Business Review. (2019). Por qué fracasan la mayoría de los nuevos productos: Lecciones de 40.000 lanzamientos.
  • Netflix AI Personalization Case Study, MIT Technology Review (2022).
  • Informe sobre la estrategia de IA de Tesla, Forbes (2023).
  • El dilema del innovador. Christensen, C. (1997). Harvard Business School Press.

JTBD Explicación PDF

Foto de Evangeline Shaw

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Marketing ágil

¿Agile + AI Marketing?

Por qué el marketing ágil + IA puede ser lo único que evite que el marketing sea puro caos

El mundo no regulado, no estructurado y no responsable del marketing

El marketing es uno de los funciones importantes en cualquier empresa. Sin embargo, sigue siendo una de las profesiones menos reguladas, menos estructuradas y menos responsables en el mundo empresarial.

A diferencia de Contabilidad, RRHH o Derecho Mercantildonde los profesionales deben seguir normativas estrictas, mejores prácticas del sector y requisitos de autorizaciónEl marketing opera con casi cero supervisión externa:

✅ No hay requisitos de licencia.
✅ No existen normas industriales universalmente aceptadas.
✅ No se requiere certificación para dirigir un equipo de marketing.

Profesionales del marketing no tienen que seguir ninguna norma formaly lo que es más importante, nadie pierde su derecho a "practicar" el marketing por desastrosas que sean sus decisiones.

  • Si un contable gestiona mal las finanzaspueden perder su licencia de CPA.
  • Si un abogado comete un error masivopueden ser inhabilitados.
  • Si RRHH infringe la legislación laboralLa empresa puede ser demandada y los profesionales responsables.
  • ¿Si un vendedor gasta un presupuesto de $10 millones y obtiene un ROI cero? ...simplemente actualizan su LinkedIn y les contratan en otro sitio.

Por eso, según Harvard Business Review, 80% de los CEO no confían en su Director de Marketing (CMO) o no están impresionados con él.

El marketing se considera un centro de costes, no un activo estratégicoporque carece de principios sectoriales, responsabilidad cuantificable y un marco aceptado para el éxito.

¿Cómo arreglar este lío? ¿Y cómo pueden los profesionales del marketing relevante en un futuro impulsado por la IA?

La respuesta es Marketing ágil potenciado por la IA.


1. El marketing es una de las únicas profesiones sin licencia ni supervisión coherente del sector

Seamos claros: No existe la posibilidad de perder la licencia de comercialización porque, para empezar, no hay licencia.

En la mayoría de las funciones empresariales, los errores catastróficos tienen consecuencias:

  • Contabilidad: Los contadores públicos pueden perder su licencia o enfrentarse a acciones legales por mala gestión financiera.
  • HR: Los profesionales de RRHH pueden enfrentarse a demandas si infringen la normativa laboral.
  • Legal: Los abogados pueden ser inhabilitado por violaciones éticas.

¿Pero en marketing? La única consecuencia del fracaso es quizá un nuevo puesto de trabajo en otra empresa.

Esta falta de estructura conduce a despilfarro, ineficacia y falta de confianza de ejecutivos que esperan que el marketing sea algo más que un agujero negro presupuestario.


2. El marketing no tiene principios generalmente aceptados ni mejores prácticas estandarizadas

Imagínese que La contabilidad no tenía GAAP (Principios Contables Generalmente Aceptados) o si Legal no tenía normas profesionales y éticas.

Eso es exactamente lo que ocurre en Marketing:

❌ No existen normas globales de ejecución.
❌ No existe un marco de medición universalmente aceptado.
❌ No hay una definición clara del éxito más allá de interpretaciones subjetivas.

Marketing cambia constantementelo que significa que una estrategia que funcionaba hace un año puede ser inútil hoy.

Esto conduce a toma de decisiones aleatoria basado en:

  • Tendencias más que datos.
  • Opiniones personales en lugar de un impacto empresarial mensurable.
  • Gasto impulsado por el bombo publicitario en lugar de una asignación estratégica de los recursos.

¿Cuál es el resultado? Las empresas invierten millones en marketing sin saber qué partes impulsan realmente los resultados empresariales.


3. Los presupuestos de marketing son enormes, pero la responsabilidad es escasa

Controles de comercialización algunos de los mayores presupuestos en una organización, sin embargo es una de las menos responsable departamentos cuando se trata del ROI.

  • Los estudios demuestran que 50% de todo el gasto en marketing se desperdiciapero la mayoría de las empresas no saben qué mitad.
  • Los equipos de marketing suelen no pueden conectar sus esfuerzos directamente con los ingresos.
  • Los directores generales y los directores financieros suelen se preguntan si el marketing contribuye realmente al éxito empresarial.

Si contabilidad trabajasen así, las empresas se hundirían.

Pero en marketing, se considera una práctica habitual.


4. El problema del silo: los equipos de marketing no hablan entre sí

Marketing ama los silos:

  • En Equipo de medios sociales no habla con el Equipo SEO.
  • En Equipo de contenidos no habla con el Equipo de ventas.
  • En Equipo de la marca no habla con el Equipo de datos.

Esto nos lleva a:

Mensajes incoherentes en todos los canales de comercialización.
Campañas redundantes que malgastan el presupuesto.
Falta de alineación con los objetivos generales de la empresa.

La mayoría de los equipos de marketing ni siquiera conocen la estrategia completa de la empresa-están atrapados en sus silos, centrándose sólo en su pequeña pieza del rompecabezas.

Marketing ágil rompe estos silos y obliga a colaborar.


5. El colapso ético del marketing: Violación de la privacidad a toda costa

Uno de los verdades más feas sobre el marketing moderno es que la privacidad del consumidor se trata como un inconveniente y no un derecho fundamental.

  • Seguimiento implacable de la actividad en línea-incluso cuando los consumidores optan explícitamente por no participar.
  • Anuncios de retargeting excesivos que siguen a las personas en todos los sitios web que visitan.
  • Tácticas de personalización manipuladoras que invaden la confianza del consumidor.

La obsesión del marketing por conversiones a toda costa ha dado lugar a preocupaciones éticas generalizadasy los vendedores han perdido su brújula ética.

¿Cómo puede ser esto bueno para el reputación de la profesión del marketing? No me extraña la gente ya no confía en el marketing.

Marketing ágil obliga a los profesionales del marketing a centrarse en las relaciones con los clientes, la transparencia y las prácticas éticas en materia de datos.


6. El problema del "experto en 9 meses

El marketing es la única profesión en la que puedes pasar de principiante a "experto" en sólo 9 meses.

  • No se requiere titulación.
  • No se necesita certificación.
  • Sólo unos pocos cursos en línea y, de repente, estás Vicepresidente de Estrategia de Marketing.

Mientras tanto, en otros campos:

  • Los médicos requieren más de 10 años de formación.
  • Los abogados necesitan más de 7 años de formación.
  • Los contables necesitan amplias certificaciones y exámenes.

Sin embargo, alguien que aprendió sobre branding en YouTube el año pasado ahora podría estar funcionando toda la estrategia de marketing de una empresa.

Esto conduce a toma de decisiones aislada y desinformada que no se alinea con el crecimiento del negocio.


7. La ilusión de la experiencia: Las plataformas de marketing no son educación en marketing

Muchos nuevos vendedores creen erróneamente que unos años de experiencia utilizando plataformas publicitarias como Google Ads, Meta Ads y TikTok Ads los convierte en expertos en marketing.

Pero realizar campañas publicitarias NO es lo mismo que entender la estrategia de marketing.

  • El PPC (pago por clic) y las plataformas publicitarias le enseñan marketing de resultados, NO estrategia de marca.
  • Saber optimizar una campaña no significa entender el posicionamiento en el mercado.
  • El éxito basado en algoritmos no equivale al conocimiento del crecimiento empresarial a largo plazo.

Los nuevos vendedores deben darse cuenta de que El conocimiento de la plataforma es útil, pero es sólo una pequeña parte de la verdadera experiencia en marketing.


8. Cómo el marketing ágil aporta estructura al caos

Marketing ágil soluciona estos problemas por:

Aportar estructura y responsabilidad a los equipos de marketing.
Garantizar que los esfuerzos de marketing se ajustan a los objetivos empresariales reales.
Eliminación del despilfarro presupuestario mediante pruebas e iteraciones constantes.

Así funciona el marketing ágil:

🔥 Ciclos cortos e iterativos (sprints)

Equipos de marketing trabajar en sprints de 2-4 semanasprobando, midiendo y ajustando constantemente las estrategias basado en datos reales.

🔥 Equipos interfuncionales

Marketing ágil elimina los silosLa colaboración entre equipos: redes sociales, SEO, contenidos, anuncios de pago y análisis.

🔥 Toma de decisiones basada en datos

No más marketing visceral-toda decisión es medido en función del impacto empresarial (tasas de conversión, captación de clientes e ingresos).

🔥 Enfoque centrado en el cliente

En lugar de centrarse en dictámenes internosEl marketing ágil obliga a los equipos a alinearse con las necesidades del cliente y el éxito empresarial mensurable.

🔥 Pruebas y adaptación continuas

Si algo no funciona, se cambia inmediatamente-en lugar de malgastar millones antes de darse cuenta del error.


9. Por qué la IA es el socio natural del marketing ágil

El marketing evoluciona.rápido. Y los vendedores que no se adapten se quedarán atrás.

La Inteligencia Artificial (IA) es la herramienta definitiva para el marketing ágil porque sí:

🤖 Automatiza las tareas repetitivas (marketing por correo electrónico, generación de contenidos, segmentación publicitaria).
📊 Procesa grandes cantidades de datos para ofrecer información en tiempo real.
🔍 Mejora la toma de decisiones prediciendo el comportamiento de los clientes con mayor precisión.
🎯 Optimiza el gasto en marketing identificando lo que realmente funciona.

Si El marketing ágil aporta estructuraAI aporta inteligencia y eficacia-ayudar a los equipos de marketing a decisiones más rápidas, inteligentes y rentables.


10. El futuro del marketing: Agile + AI o el desempleo

El marketing, en su forma actual, es insostenible.

Las empresas exigen responsabilidad, eficiencia y toma de decisiones basada en datos.

Los vendedores que no adoptar principios ágiles e integrar la IA en sus flujos de trabajo se encontrarán obsoleto.

En El futuro pertenece a los vendedores que pueden:

  • Pruebe y adáptese rápidamente.
  • Utilice la IA para mejorar la eficiencia.
  • Mida y demuestre el retorno de la inversión.

Si todavía estás comercializando como si fuera 2010, tu carrera tiene fecha de caducidad.

El futuro del marketing no es sólo Agile. Es Agile + IA. 🚀

Foto de Justin Luebke

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Fábrica de IA

Inteligencia artificial ágil

Guía completa para crear sistemas de IA flexibles y centrados en el usuario

A medida que la Inteligencia Artificial (IA) sigue revolucionando los sectores, las organizaciones se enfrentan al reto de mantener los modelos de IA adaptables, centrados en el usuario y alineados con las necesidades empresariales en evolución. Las metodologías de desarrollo tradicionales suelen tener dificultades con la complejidad inherente de la IA, que requiere un enfoque más dinámico, iterativo y basado en la retroalimentación.

Entre en Inteligencia artificial ágil (IA ágil)-una fusión de Metodologías ágiles y Principios de desarrollo de la IA que mejora los proyectos de IA promoviendo la flexibilidad, la mejora continua y la iteración rápida. Esta guía explora cómo la IA ágil permite a las empresas crear sistemas de IA que no solo son tecnológicamente sólidos, sino que también responden a los retos del mundo real.


¿Qué es la IA ágil?

La IA ágil se aplica Marcos ágiles-como Scrum, Kanban y Lean-al desarrollo, despliegue y mantenimiento de modelos de IA. A diferencia del desarrollo de software tradicional, que sigue un proceso estructurado y lineal, el desarrollo de la IA es intrínsecamente experimental e imprevisiblehaciendo de Agile ciclos iterativos y circuitos de retroalimentación un ajuste natural.

Con Agile AI, las organizaciones pueden:

  • Desarrollar modelos de IA en sprints cortos e iterativos en lugar de ciclos de desarrollo largos y rígidos.
  • Validar soluciones de IA con datos del mundo real y opiniones de los usuarios antes de su despliegue a gran escala.
  • Rápidamente ajustar modelos a las nuevas tendencias de datos y necesidades empresariales.
  • Mejorar la colaboración a través de equipos multifuncionales, garantizando que la IA se alinee con los objetivos empresariales.

Principios básicos de la IA ágil

1. Desarrollo iterativo

Los modelos de IA se construyen, prueban y perfeccionan en pasos incrementalesque permite a los equipos publicar versiones tempranas, recabar opiniones y mejorar continuamente.

2. Validación centrada en el cliente

En lugar de centrarse únicamente en puntos de referencia técnicos, Agile AI da prioridad a necesidades del usuario final e impacto empresarial. Las pruebas frecuentes y los circuitos de retroalimentación garantizan que las soluciones de IA aporten un valor tangible.

3. Colaboración interfuncional

El desarrollo de la IA requiere la aportación de científicos de datos, ingenieros de software, expertos en la materia y líderes empresariales. La IA ágil fomenta equipos autoorganizados y autónomos que toman decisiones rápidas y se adaptan con celeridad.

4. Integración y entrega continuas (CI/CD)

Los modelos de IA son continuamente integrados, probados y desplegados para evitar cuellos de botella y garantizar actualizaciones fluidas.

5. Desarrollo basado en hipótesis

En lugar de invertir meses en perfeccionar un modelo de IA por adelantado, la IA ágil promueve la rápida creación de prototipos y pruebas a pequeña escala para validar los supuestos antes de la ampliación.


Áreas clave de la IA ágil

1. Principios ágiles para el desarrollo de IA

Evitar la planificación excesiva

A diferencia de los proyectos de software tradicionales, que requieren una planificación exhaustiva, el desarrollo de la IA se nutre de experimentación temprana. La IA ágil anima a los equipos a centrarse en validación de hipótesis en lugar de planes rígidos a largo plazo.

Enfoques ágiles híbridos

Porque el desarrollo de la IA es intensiva en investigación e impulsada por la ingeniería, a mezcla de Scrum y Kanban suele ser más eficaz que un marco único.


2. IA ágil centrada en los datos

Dado que los modelos de IA se basan en datos, los principios Agile se extienden a recogida, limpieza y tratamiento de datos para garantizar la fiabilidad y el cumplimiento ético.

Shift-Left Data Ethics

Consideraciones éticas detección de sesgos, controles de privacidad y evaluaciones de equidad-están integrados en el primeras etapas de la recogida de datosen lugar de abordarlos como arreglos de última hora.

Perfeccionamiento de datos basado en el dominio

Los expertos en la materia (por ejemplo, médicos, analistas financieros) deben ser participan directamente en la validación de datos para garantizar precisión contextualreduciendo el riesgo de que el modelo funcione mal en aplicaciones reales.


3. Ingeniería y validación de modelos

Documentación ligera

En lugar de centrarse en una larga documentación, los equipos ágiles de IA utilizan herramientas como MLflow y Pesos y Parciales para realizar un seguimiento automático de los cambios en el modelo, garantizando transparencia y reproducibilidad.

Validación a prueba de fallos

La IA ágil adopta principios de ingeniería del caosProbar deliberadamente los modelos en condiciones extremas (por ejemplo, inyectando datos ruidosos o adversos) para identificar los puntos débiles en una fase temprana.


4. Operaciones de IA (AIOps)

Los sistemas de IA requieren seguimiento y mantenimiento continuos después de la implantación. La IA ágil amplía Prácticas DevOps a la IA a través de AIOps.

Responsabilidad compartida de la infraestructura de IA

Los equipos de IA y DevOps colaboran en optimización de costes en la nube, escalabilidad de modelos y control de versionesGarantizando que los modelos de IA sigan siendo eficientes y rentables.

Ingeniería de resistencia

Para evitar degradación del modelo con el tiempo, los equipos ágiles de IA implementan reversiones automatizadas, detección de anomalías y supervisión del rendimientogarantizando la fiabilidad de la producción.


5. IA explicable (XAI) y consideraciones éticas

Los sistemas de IA deben ser transparente y responsablesobre todo en sectores de alto riesgo como la sanidad y las finanzas.

La ética como práctica cotidiana

La IA ágil integra revisiones éticas en retrospectivas de sprintslo que lleva a los equipos a evaluar si los modelos excluir injustamente a los grupos demográficos o producir salidas sesgadas.

Explicabilidad por defecto

Los modelos de IA deben generar estimaciones de incertidumbre, puntuaciones de confianza y justificación de las predicciones para mejorar la interpretabilidad y la confianza.


6. Colaboración entre humanos e IA

Construir una IA que funcione junto a los humanosen lugar de sustituirlos, es fundamental para la usabilidad.

Sprints de cocreación

La IA ágil promueve sprints de diseño centrados en el usuarioen el que las partes interesadas (por ejemplo, médicos, representantes del servicio de atención al cliente) participan en la creación de prototipos. Interfaces basadas en IA (por ejemplo, cuadros de mando, chatbots).

Seguridad psicológica en el diseño de IA

Las partes interesadas no técnicas deben sentirse capacitadas para Desafío Recomendaciones AIFomentando una cultura de evaluación crítica y confianza.


Gestión ágil de proyectos de IA: Centrarse en los resultados

En lugar de medir el éxito puntos de historia o velocidad del sprintLa IA ágil da prioridad a resultados para las empresas y los usuarios:

  • Tasa de adopción de usuarios: ¿Cuántas personas utilizan activamente la solución de IA?
  • Impacto empresarial: Medido en ahorro de costes, aumento de los ingresos o mejora de la eficiencia.
  • Ratio de endeudamiento técnico: La proporción de tiempo dedicado al mantenimiento frente a la innovación de los modelos de IA.

Exploración con límite de tiempo

La IA ágil permite sprints de investigación dedicados donde los equipos pueden explorar nuevas técnicas de IA sin presiones inmediatas.


Funciones profesionales en la IA ágil

A medida que la IA ágil gana adeptos, surgen funciones especializadas para tender puentes. tecnología, empresa y ética.

  • Entrenador de IA ágil: Orienta a los equipos sobre el equilibrio velocidad y complejidad en el desarrollo de la IA.
  • Propietario de producto de IA: Alinea los proyectos de IA con objetivos empresariales y limitaciones técnicas.
  • Especialista en IA ética: Garantiza la equidad, la transparencia y la cumplimiento de la normativa en soluciones de IA.

Adaptarse al cambio y ofrecer una IA sostenible

La IA ágil permite a las organizaciones:

  • Pivotar rápidamente en respuesta a nuevos datos o cambios empresariales.
  • Reducir el riesgo iterando en pequeños experimentos controlados.
  • Integrar la ética y la equidad en el diseño de la IA, garantizando la responsabilidad.

Priorizando flexibilidad y comentarios de los clientesAgile AI ayuda a las empresas a crear sistemas de IA que evolucionar continuamenteen lugar de quedar obsoleto tras su despliegue.


El futuro de la IA ágil

A medida que la IA madure, la IA ágil seguirá evolucionando en áreas clave:

  1. IA para Small Data - Desarrollo de modelos sólidos a pesar de la escasez de datos.
  2. IA frugal - Crear IA ligera y energéticamente eficiente soluciones para entornos con recursos limitados.
  3. Democratización de la IA - Hacer que el desarrollo de la IA sea más accesible gracias a la colaboración de código abierto.
  4. Sinergia entre el ser humano y la inteligencia artificial - Garantizar que la IA mejore creatividad humana y toma de decisiones.
  5. Desarrollo interdisciplinar de la IA - Aumentar la colaboración entre éticos, psicólogos e ingenieros de IA.

Cómo pueden aprovechar la IA ágil los profesionales y estudiantes de empresa

Para profesionales

  • Implantar equipos interfuncionales de IA que combinan conocimientos técnicos y empresariales.
  • Adoptar marcos ágiles de IA para impulsar la mejora continua.
  • Medir el éxito de la IA basado en impacto empresarial, no sólo rendimiento técnico.

Para universitarios

  • Desarrollar conocimientos técnicos de IA y gestión ágil de proyectos experiencia.
  • Participar en proyectos prácticos que implica el desarrollo iterativo de modelos de IA.
  • Aprenda Ética de la IA y principios de la XAI para crear soluciones de IA responsables.

Conclusiones: Adoptar la mentalidad ágil de la IA

La IA ágil es más que una metodología, es una cambio cultural que promueve innovación rápida, desarrollo ético de la IA y diseño centrado en el ser humano.

Mediante la integración Flujos de trabajo ágiles, principios éticos de la IA e iteración continuaLas empresas y los particulares pueden aprovechar el potencial de la IA de forma responsable y eficaz.

A medida que la IA sigue dando forma a nuestro mundo, abrazar la IA ágil garantiza que construimos sistemas adaptable, sostenible y en consonancia con las necesidades humanasLa inteligencia artificial trabajar para las personas a las que sirve.

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Educación ágil

28 estrategias para mejorar las comunicaciones

Conseguir el éxito empresarial a través de una presentación magistral

Por: Profesor Thomas Hormaza Dow

En el vertiginoso entorno empresarial actual, la capacidad de realizar presentaciones convincentes ya no es opcional, sino esencial. Ya sea para presentar una idea, liderar un equipo o conseguir inversores, dominar las habilidades de presentación puede convertirte en un comunicador seguro y persuasivo. Esta entrada del blog se sumerge en los puntos clave de "El folleto sobre habilidades de presentación para el éxito empresarial" para ayudar a los estudiantes universitarios a sobresalir en sus carreras empresariales.


1. El discurso del ascensor: Su superpoder de 30 segundos

Un discurso de ascensor es una presentación concisa y persuasiva. Es tu momento para brillar y enganchar al público.

Consejo: Destaque su propuesta de valor única. Por ejemplo:
"Nuestra plataforma conecta a los estudiantes con tutores expertos a la carta, mejorando los resultados en 20%".


2. Comunicación clara: La sencillez triunfa

Un lenguaje claro es un lenguaje accesible. Evite la jerga para que su público entienda el mensaje.

Antes: "Ofrecemos soluciones escalables con vías optimizadas".
Después: "Ayudamos a los estudiantes a encontrar rápidamente tutores expertos".


3. Análisis de presentaciones eficaces en el mundo real

Estudia grandes lanzamientos como el de Airbnb:
"Reserve habitaciones con lugareños, ahorre dinero y viva un viaje auténtico".
Este ejemplo es breve, claro y se centra en las necesidades de la audiencia.


4. Dominar la oratoria improvisada

Las oportunidades inesperadas exigen rapidez mental. Practica la articulación de tu propuesta de valor bajo presión.


5. Pensamiento rápido en el liderazgo

Ante preguntas difíciles, una respuesta bien pensada refuerza su credibilidad.
"Nuestra IA adapta los servicios de tutoría al estilo de aprendizaje de cada alumno, un diferenciador clave".


6. El lenguaje corporal: Hablar sin palabras

Manténgase erguido, haga gestos decididos y mantenga una postura abierta para proyectar confianza y atraer al público.


7. Calentamiento Power Pose

Aumenta la confianza antes de tu presentación con una pose de poder: los pies separados y las manos en las caderas. La ciencia dice que funciona.


8. La articulación en las negociaciones comerciales

Una articulación clara garantiza la resonancia del mensaje, sobre todo cuando se tratan temas complejos.
"Nuestra plataforma reduce los costes en 30% al tiempo que mejora el aprendizaje personalizado".


9. El poder de contar historias

Las historias crean conexiones emocionales. Comparta ejemplos cercanos para que su discurso sea inolvidable.
"Alex tenía dificultades en matemáticas hasta que nuestra plataforma dio un vuelco a sus notas -y a su confianza-".


10. Comprender a su público

Adapte su discurso a las prioridades de su público. Para los inversores, céntrate en el retorno de la inversión y el potencial de mercado.


11. Manejo de preguntas difíciles

Prepárese para las preguntas difíciles anticipándose a ellas. Mantén la compostura, utiliza datos y respalda tus afirmaciones con pruebas.


12. Comunicación no verbal

Mantenga el contacto visual, utilice gestos para enfatizar los puntos y sonría para fomentar un ambiente acogedor.


13. Inversión de roles en ventas

Póngase en la piel de su público. Muestra empatía abordando sus puntos débiles y ofreciéndoles soluciones.


14. La importancia del ritmo

Hable a un ritmo controlado para garantizar la claridad. Haz pausas estratégicas para enfatizar los puntos clave y dejar que tu mensaje cale hondo.


15. Contacto visual para el compromiso

Establezca contacto visual para generar confianza y mostrar sinceridad. Esta conexión mantiene al público atento y participativo.


16. La técnica del "sí, y

Fomente la colaboración basándose en las ideas de los demás. Por ejemplo:
"Sí, y también podríamos añadir cuestionarios interactivos al curso".


17. Técnicas gestuales

Utilice gestos para reforzar visualmente su mensaje. Por ejemplo, extienda los brazos para indicar crecimiento o inclusión.


18. Uso estratégico de las pausas

Las pausas resaltan los momentos clave y crean expectación.
"Hemos ayudado a 10.000 estudiantes. [Pausa] Y no hemos hecho más que empezar".


19. Corridas rápidas para mayor claridad

Practique su discurso en 30 segundos para identificar y eliminar detalles innecesarios, asegurándose de que cada palabra cuenta.


20. Simplificar ideas complejas

Utilizar analogías o temas para explicar conceptos complejos.
"Piensa en nuestra plataforma como una navaja suiza para la educación: ofrece tutorías, preparación de exámenes y herramientas de estudio".


21. 21. Autoevaluación para el crecimiento

Graba tus presentaciones para analizar el tono, el ritmo y la pronunciación. Solicita la opinión de tus compañeros para perfeccionar tus habilidades.


22. El poder de la modulación de la voz

Varíe el tono para mantener el interés. Baje el tono de voz para los puntos serios y súbalo para el entusiasmo o las historias de éxito.


23. Estrategias de planificación retrospectiva

Empiece por el resultado deseado y trabaje hacia atrás para estructurar su presentación de forma lógica.
Por ejemplo: Comience con el ROI, luego muestre la validación del mercado y su plan de ejecución.


24. Presentaciones en colaboración

Defina claramente las funciones y las transiciones en las presentaciones en equipo. Así se garantiza la profesionalidad y se mantiene el interés del público.


25. Técnicas de calentamiento vocal

Calienta la voz con trabalenguas o tarareos. La respiración controlada favorece la proyección y la claridad.


26. Resolución creativa de problemas

Muestre innovación en su discurso.
"Nuestra plataforma de IA personaliza las experiencias de aprendizaje, impulsando las tasas de éxito de los estudiantes en 40%".


27. El poder de la confianza

La seguridad inspira confianza. Proyecte seguridad a través de su voz, postura y preparación.


28. La importancia de la concisión

Un discurso conciso deja una impresión duradera.
"Clases particulares asequibles y personalizadas, a cualquier hora y en cualquier lugar".


Conclusión

Las habilidades de presentación son fundamentales para el éxito empresarial. Si dominas estas 28 estrategias, estarás mejor preparado para cautivar, persuadir e inspirar a cualquier audiencia. Recuerda: La confianza aumenta con la práctica, y cada presentación es un paso más para convertirse en un comunicador más impactante.

Empieza a perfeccionar tus habilidades hoy mismo: ¡el éxito te espera!

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100 herramientas de IA para ventas y marketing ágiles

Herramientas AI Display Ads Marketing

Los profesionales de ventas y marketing se enfrentan a un panorama en constante evolución en el que conectar con el público adecuado es primordial. El auge de la Inteligencia Artificial (IA) ha introducido una serie de herramientas que revolucionan la forma en que las empresas abordan la publicidad en línea y la publicidad gráfica. Estas herramientas mejoran la creatividad, optimizan las campañas y proporcionan información procesable, lo que permite a los profesionales del marketing ofrecer contenidos personalizados y de alto rendimiento a su público objetivo.

Esta entrada de blog destaca 11 herramientas de IA de vanguardia que están remodelando el panorama de las ventas y el marketing. Estas herramientas agilizan los procesos, aumentan la eficiencia y maximizan el impacto de los anuncios de display y online.


1. Creación masiva de Adobe Firefly

Adobe Firefly aporta el poder de la IA a los equipos creativos automatizando el proceso de generación y edición de imágenes a escala. Esta herramienta cambia las reglas del juego para los profesionales del marketing que gestionan varias campañas, ya que ofrece funciones como el procesamiento por lotes, la eliminación del fondo y el cambio de tamaño, lo que garantiza la coherencia en todas las creatividades publicitarias.
URL: https://www.theverge.com/2025/1/13/24342622/adobe-firefly-bulk-create-api-announcement-availability


2. Google Display y Vídeo 360

Display & Video 360 de Google es una plataforma integral basada en IA para la gestión programática de anuncios. Ayuda a los profesionales del marketing a optimizar la segmentación de audiencias, gestionar las pujas en tiempo real y analizar el rendimiento de las campañas para ofrecer anuncios de display impactantes.
URL: https://www.google.com/intl/en_us/display-video/


3. Herramientas de visualización y vídeo con IA de Meta

Meta ofrece herramientas innovadoras basadas en IA para mejorar los anuncios de vídeo y display en Facebook e Instagram. Estas herramientas permiten a los profesionales del marketing animar imágenes estáticas, cambiar el tamaño de las creatividades y optimizar la ubicación de los anuncios para mejorar la participación dentro del ecosistema Meta.
URL: https://www.theverge.com/2024/10/8/24265065/meta-ai-edited-video-ads-facebook-instagram


4. Motor de IA de Criteo

El motor de IA de Criteo está especializado en retargeting y personalización de anuncios de display. Utiliza la segmentación predictiva para mostrar el anuncio adecuado a la persona adecuada en el momento adecuado, impulsando las conversiones y mejorando el ROI.
URL: https://www.criteo.com/


5. Amazon DSP (plataforma de demanda)

Amazon DSP aprovecha la IA para ayudar a las empresas a comprar de forma programática anuncios de display y vídeo tanto en el ecosistema de Amazon como en plataformas de terceros. Proporciona alcance entre dispositivos, información detallada sobre la audiencia y métricas de rendimiento en tiempo real.
URL: https://advertising.amazon.com/solutions/programmatic/amazon-dsp


6. Appier AIQUA

La plataforma AIQUA de Appier está diseñada para captar clientes a través de dispositivos con mensajes basados en IA. Ofrece segmentación avanzada del público, entrega de contenidos personalizados y análisis del rendimiento de las campañas para mejorar los esfuerzos de marketing.
URL: https://www.appier.com/en/aiqua/


7. El mostrador de comercio

Trade Desk ofrece a los profesionales del marketing herramientas basadas en IA para la publicidad programática. Destaca en las pujas en tiempo real, la segmentación de audiencias y la optimización de recursos creativos para lograr el máximo impacto en todas las plataformas.
URL: https://www.thetradedesk.com/


8. Plataforma Quantcast

Quantcast utiliza la IA para proporcionar información predictiva sobre la audiencia y agilizar la gestión de campañas. Su plataforma ayuda a los profesionales del marketing a dirigirse al público de forma eficaz, optimizar la ubicación de los anuncios y medir el éxito de las campañas con precisión.
URL: https://www.quantcast.com/


9. AdRoll

AdRoll ofrece a los profesionales del marketing una sólida plataforma para campañas publicitarias multicanal y de retargeting. Entre sus funciones de IA se incluyen la optimización creativa dinámica, la información sobre la audiencia y la integración entre plataformas para una entrega de anuncios perfecta.
URL: https://www.adroll.com/


10. Taboola AI para anuncios nativos

Taboola aprovecha la IA para ofrecer anuncios nativos que se ajustan a las preferencias y los comportamientos de navegación de los usuarios. Sus análisis predictivos garantizan que el contenido recomendado resuene con la audiencia, aumentando la participación y generando resultados.
URL: https://www.taboola.com/


11. Plataformas de optimización creativa dinámica (DCO)

Las plataformas DCO, como Celtra y Flashtalking de Mediaocean, automatizan la creación y optimización de anuncios dinámicos. Permiten a los profesionales del marketing probar variaciones en tiempo real, integrar campañas en todos los canales y maximizar la eficacia de los anuncios.


Adoptar la IA para una publicidad más inteligente

A medida que la IA sigue evolucionando, su impacto en las ventas y el marketing crece exponencialmente. Estas herramientas no solo mejoran la eficacia de la publicidad online y de display, sino que también permiten a las empresas conectar con su público de formas más significativas. Mediante la integración de estas soluciones basadas en IA, los equipos de ventas y marketing pueden mantenerse a la vanguardia y ofrecer campañas que resuenen y generen resultados.

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100 herramientas de IA para ventas y marketing ágiles

Herramientas de navegación AI

Navigation AI: Obtener beneficios de la optimización de la IA minimizando los riesgos de violación de la privacidad

En la transformación digital, donde las experiencias centradas en el usuario impulsan el éxito empresarial, la IA de navegación se ha convertido en una tecnología fundamental. Desde la navegación predictiva hasta la repetición de sesiones, ayuda a las organizaciones a optimizar la experiencia del usuario, mejorar el rendimiento y analizar el comportamiento. Sin embargo, un gran poder conlleva una gran responsabilidad. La dependencia de la IA de navegación de una gran cantidad de datos de usuario plantea importantes problemas de privacidad, por lo que es imperativo que las empresas implementen medidas de privacidad sólidas. Este blog explora lo que implica la IA de navegación, clasifica sus subdominios, destaca las herramientas más populares y proporciona medidas prácticas para minimizar los riesgos de privacidad.


¿Qué es la IA de navegación?


La IA de navegación engloba tecnologías y herramientas diseñadas para optimizar los recorridos y las interacciones de los usuarios en las plataformas digitales. Aprovechando la inteligencia artificial, estos sistemas predicen los comportamientos de los usuarios, agilizan la entrega de contenidos y mejoran sus experiencias. Las principales aplicaciones son:


- Optimización predictiva de la navegación: Anticipación de las acciones del usuario para reducir la fricción y los tiempos de carga.
- Entrega de contenidos y rendimiento: Entrega rápida y eficaz de contenidos mediante el almacenamiento avanzado en caché y la computación periférica.
- Análisis y supervisión del comportamiento: Seguimiento de las interacciones de los usuarios para diagnosticar problemas y mejorar la usabilidad.
- Adopción digital y orientación del usuario: Proporcionar orientación dentro de la aplicación para mejorar la incorporación del usuario y la adopción de funciones.
- Repetición de sesiones y recorrido del usuario: Captura y análisis de sesiones de usuario para identificar cuellos de botella en la navegación.


He aquí una lista de productos del ámbito de la IA de navegación que se centran en mejorar la experiencia del usuario mediante la optimización predictiva y en tiempo real de la navegación. Estas herramientas varían en alcance y funcionalidad, abordando diferentes aspectos de la interacción del usuario y el rendimiento del sitio web.


Cuando elijas una herramienta, tenlo en cuenta:
- El volumen de tráfico de su sitio web y sus pautas de comportamiento.
- El nivel de complejidad técnica que puede gestionar.
- Necesidades de privacidad y cumplimiento, ya que las soluciones basadas en IA dependen cada vez más de los datos de los usuarios.

Al conocer los puntos fuertes de cada herramienta, las empresas pueden tomar decisiones informadas para mejorar la navegación y crear experiencias de usuario excepcionales.


  1. Uxify
    - Enfoque: Optimización predictiva de la navegación mediante la precarga de recursos basada en el comportamiento del usuario analizado por la IA.
    - Características principales:
    o Análisis del comportamiento de los usuarios en tiempo real.
    o Precarga proactiva para una navegación más rápida.
    o Perfecta integración con plataformas populares como Shopify y WordPress.

  1. Fastly Edge Compute y CDN de próxima generación
    - Enfoque: Entrega acelerada de contenidos web mediante edge computing y caching inteligente.
    - Características principales:
    o CDN mejorada con IA para reducir la latencia.
    o Entrega dinámica de contenidos optimizada para audiencias globales.
    o Ideal para contenidos estáticos y de acceso frecuente.

  1. Microsoft Claridad
    - Enfoque: Análisis del comportamiento mediante mapas de calor y grabaciones de sesiones.
    - Características principales:
    o Representación visual de las interacciones de los usuarios.
    o Herramientas para diagnosticar problemas de experiencia de usuario.
    o Información sobre los puntos de abandono de los usuarios.

  1. Instana (IBM)
    - Enfoque: Supervisión del rendimiento de las aplicaciones (APM) basada en IA y centrada en las rutas de navegación de los usuarios.
    - Características principales:
    o Seguimiento en tiempo real de los recorridos de los usuarios.
    o Análisis automatizado de las causas de los cuellos de botella en la navegación.
    o Información predictiva para optimizar la experiencia del usuario.

  1. New Relic One
    - Enfoque: Observabilidad de toda la pila, incluido el seguimiento del comportamiento del usuario y el rendimiento de la navegación.
    - Características principales:
    o Análisis de rendimiento de carga de páginas y flujos de usuarios.
    o Inteligencia Artificial para optimizar las rutas de navegación críticas.
    o Herramientas para identificar páginas de carga lenta o bajo rendimiento.

  1. Hipersugerir
    - Enfoque: Análisis predictivo y análisis del comportamiento de los usuarios para sitios web de comercio electrónico y de gran contenido.
    - Características principales:
    o Anticipa las acciones de los usuarios basándose en su comportamiento histórico.
    o Búsqueda y navegación optimizadas para mejorar la retención de usuarios.
    o Específicos de los motores de recomendación del comercio electrónico.

  1. Contentsquare
    - Enfoque: Análisis de la experiencia digital basada en IA.
    - Características principales:
    o Predice los puntos de frustración del usuario y los problemas de navegación.
    o Ofrece información para optimizar el recorrido del usuario.
    o Mapas de calor, seguimiento del comportamiento por zonas y análisis del recorrido.

  1. WalkMe
    - Enfoque: Adopción digital y guía de navegación para aplicaciones web.
    - Características principales:
    o Guía de navegación paso a paso basada en IA.
    o Asistencia predictiva para la incorporación y el compromiso de los usuarios.
    o Centrado en herramientas empresariales y aplicaciones SaaS.

  1. Rendimiento dinámico
    - Enfoque: Plataforma de personalización con optimización de la navegación.
    - Características principales:
    o Segmentación predictiva de usuarios y personalización de contenidos.
    o Optimiza la navegación para aumentar la participación del usuario.
    o Experiencias a medida para plataformas de comercio electrónico y contenidos.

  1. Adobe Experience Cloud
    - Enfoque: Completa suite de marketing digital y optimización.
    - Características principales:
    o Recomendaciones de navegación y contenidos basadas en inteligencia artificial.
    o Análisis del comportamiento y conocimientos predictivos.
    o Herramientas integradas para pruebas A/B y personalización.

  1. Smartlook
    - Enfoque: Repetición de sesiones y optimización del flujo de usuarios.
    - Características principales:
    o Rastrea y reproduce las sesiones de los usuarios para analizar la navegación.
    o Identificación de cuellos de botella en la navegación mediante IA.
    o Se centra en aplicaciones móviles y web.

  1. Pendo
    - Enfoque: Incorporación de usuarios y guía de navegación para aplicaciones SaaS.
    - Características principales:
    o Rastrea los flujos de usuarios e identifica los puntos de fricción.
    o Guía dentro de la aplicación para una navegación más fluida.
    o Análisis predictivo para mejorar la adopción de funciones.

  1. Huevo loco
    - Enfoque: Mapas de calor y seguimiento del comportamiento de los usuarios para mejorar la navegación.
    - Características principales:
    o Mapas de calor visuales para identificar las áreas de navegación populares e ignoradas.
    o Mapas de desplazamiento y seguimiento de clics.
    o Configuración sencilla para sitios web pequeños y medianos.

  1. Decibel (Medallia)
    - Enfoque: Análisis de la experiencia digital con especial atención a la fricción en la navegación.
    - Características principales:
    o Identifica los "eventos de frustración" en la navegación, como los clics repetidos.
    o Inteligencia artificial para optimizar las rutas de navegación.
    o Centrado en sitios web de nivel empresarial.

  1. Métrica cuántica
    - Enfoque: Mejora continua de la experiencia del usuario mediante conocimientos basados en IA.
    - Características principales:
    o Predice la frustración del usuario y los desencadenantes del abandono.
    o Proporciona análisis de la ruta de navegación para su optimización.
    o Herramientas para mejorar la experiencia del usuario en tiempo real.

  1. Hotjar
    - Enfoque: Análisis del comportamiento de los usuarios para mejorar la navegación y el diseño.
    - Características principales:
    o Mapas de calor y grabaciones de sesiones.
    o Análisis de patrones de navegación basado en IA.
    o Integración sencilla para PYME.

  1. FullStory
    - Enfoque: Repetición de sesiones y análisis del recorrido del usuario.
    - Características principales:
    o Rastrea el comportamiento del usuario a través de las rutas de navegación.
    o Información sobre los puntos de fricción basada en IA.
    o Informes exhaustivos sobre los flujos de navegación.

Clasificación de las subcategorías de IA de navegación

  1. Optimización de la navegación predictiva
    Las herramientas de esta categoría predicen el comportamiento del usuario y precargan recursos para garantizar una navegación fluida.
  2. Entrega de contenidos y rendimiento
    Esta categoría se centra en la aceleración de la entrega de contenidos web a través de la computación de borde y el almacenamiento inteligente en caché.
  3. Análisis y seguimiento del comportamiento
    Estas herramientas analizan el comportamiento de los usuarios mediante mapas de calor, grabaciones de sesiones y otras visualizaciones para mejorar la usabilidad.
  4. Adopción digital y orientación de los usuarios
    Estas soluciones guían a los usuarios dentro de las aplicaciones, mejorando los índices de incorporación y adopción de funciones.
  5. Repetición de la sesión y recorrido del usuario
    Las herramientas de este ámbito registran las sesiones de los usuarios, proporcionan información sobre sus rutas de navegación e identifican los puntos de fricción.

Lista de herramientas


He aquí algunas herramientas destacadas clasificadas por su subdominio de IA de navegación:


Optimización de la navegación predictiva
- Uxify: Precarga recursos basándose en el comportamiento del usuario analizado por la IA.
- Hipersugerir: Análisis predictivo para el comercio electrónico.
- Rendimiento dinámico: Plataforma de personalización para la optimización de la navegación.
- Adobe Experience Cloud: Suite integral para el análisis y la optimización del comportamiento.


Entrega de contenidos y rendimiento
- Fastly Edge Compute y Next-gen CDN: CDN mejorada con IA para la entrega dinámica de contenidos.
- New Relic One: plataforma de observabilidad completa para el rendimiento de la navegación.
- Quantum Metric: Mejora continua de la experiencia del usuario mediante conocimientos basados en IA.


Análisis y seguimiento del comportamiento
- Microsoft Clarity: Análisis del comportamiento mediante mapas de calor y grabaciones de sesiones.
- Contentsquare: Plataforma de análisis de la experiencia digital.
- Instana (IBM): Monitorización del rendimiento de aplicaciones impulsada por IA.
- Decibel (Medallia): Analítica de la fricción en la navegación.


Adopción digital y orientación de los usuarios
- WalkMe: guía paso a paso para la incorporación a la empresa.
- Pendo: Realiza un seguimiento de los flujos de usuarios y proporciona orientación para la navegación dentro de la aplicación.

Repetición de la sesión y recorrido del usuario
- Smartlook: Rastrea y reproduce las sesiones de usuario.
- FullStory: Repetición exhaustiva de la sesión y análisis del recorrido del usuario.
- Crazy Egg: mapas de calor y seguimiento de clics para conocer la navegación.
- Hotjar: Análisis del comportamiento de los usuarios mediante mapas de calor y grabaciones de sesiones.

Cuestiones de privacidad y medidas para mitigar los riesgos


He aquí un desglose de medidas prácticas para minimizar el riesgo para la privacidad.

Optimización de la navegación predictiva
- Cuestiones de privacidad: Amplia recopilación de datos, consentimiento del usuario.
- Pasos para minimizar las concesiones en materia de privacidad:
o Minimización de datos: Limitar la recopilación de datos a sólo lo necesario para la predicción (por ejemplo, patrones de comportamiento no identificables).
o Mecanismos de consentimiento: Implementar opciones claras de aceptación/rechazo para los usuarios, detallando qué datos se recopilan y cómo se utilizan.
o Aprendizaje federado: Adoptar técnicas de procesamiento de datos en el dispositivo para minimizar el envío de datos brutos del usuario a servidores externos.
o Anonimización de datos: Utilizar técnicas como la privacidad diferencial para enmascarar las identidades individuales de los usuarios.

Entrega de contenidos y rendimiento
- Cuestiones de privacidad: Enrutamiento de datos, anonimización.
- Pasos para minimizar las concesiones en materia de privacidad:
o Transmisión segura de datos: Utilice protocolos de cifrado (por ejemplo, HTTPS y TLS) para proteger los datos en tránsito.
o Centros de datos regionales: Enrutar los datos a servidores dentro de la región del usuario para cumplir con las leyes de privacidad (por ejemplo, GDPR, CCPA).
o Capas de anonimización: Elimina los identificadores personales antes de enrutar los datos a través de servidores globales.
o Transparencia en el tratamiento de datos: Proporcionar documentación detallada de los procesos de tratamiento de datos.

Análisis y seguimiento del comportamiento
- Cuestiones de privacidad: Grabación de sesiones, almacenamiento de datos.
- Pasos para minimizar las concesiones en materia de privacidad:
o Redacción de datos sensibles: Enmascare la información sensible durante la grabación de la sesión (por ejemplo, campos de tarjetas de crédito, contraseñas).
o Opciones de consentimiento granular: Permitir a los usuarios desactivar funciones específicas como mapas de calor o grabaciones de sesiones.
o Almacenamiento cifrado: Garantizar el cifrado seguro de los datos almacenados, tanto en reposo como en tránsito.
o Políticas de retención: Establece periodos de retención cortos y automatiza la purga de datos.

Adopción digital y orientación de los usuarios
- Cuestiones de privacidad: Seguimiento dentro de la aplicación, datos personales.
- Pasos para minimizar las concesiones en materia de privacidad:
o Seguimiento de datos seudonimizados: Sustituir los identificadores específicos del usuario por seudónimos para mantener la funcionalidad al tiempo que se preserva la privacidad.
o Control de acceso basado en roles (RBAC): Restringe el acceso a los datos personales dentro de la organización.
o Control del usuario: Permitir a los usuarios controlar el nivel de seguimiento o personalización dentro de la aplicación.
o Gestión del ciclo de vida de los datos: Definir normas claras para el uso de los datos y su eliminación automática una vez finalizada la incorporación.

Repetición de la sesión y recorrido del usuario
- Cuestiones de privacidad: Reproducción de datos privados, políticas de retención.
- Pasos para minimizar las concesiones en materia de privacidad:
o Captura selectiva: Evitar la grabación de campos de entrada sensibles (por ejemplo, datos de formularios).
o Redacción en tiempo real: Implementar herramientas que redacten la información sensible durante la grabación (por ejemplo, los filtros de privacidad de Smartlook o Hotjar).
o Políticas de retención estrictas: Limite la retención de datos de repetición de sesión a un periodo mínimo.
o Notificación al usuario: Notificar a los usuarios cuando las herramientas de reproducción de sesión están activas y permitirles optar por no participar.


Estrategias generales para todas las categorías
- Cumplimiento de la normativa: Garantizar el cumplimiento de las normas de privacidad, como GDPR, CCPA e HIPAA, cuando proceda.
- Tecnologías de mejora de la privacidad: Incorpora técnicas como el cifrado homomórfico y el cálculo multipartito seguro para analizar datos sin exponerlos.
- Políticas transparentes: Comunicar claramente las políticas de privacidad a los usuarios, destacando cómo se protegen y utilizan sus datos.
- Evaluación de proveedores externos: Audite periódicamente las herramientas de terceros para asegurarse de que cumplen los requisitos de privacidad de su organización.


Integrar la privacidad y la IA de navegación
Mediante la aplicación de estas medidas, las organizaciones pueden:

  1. Generar confianza: Demuestre su compromiso con la privacidad de los usuarios al tiempo que aprovecha las herramientas de IA de navegación.
  2. Mejore el cumplimiento: Adelántese a la evolución de la normativa sobre privacidad.
  3. Optimice eficazmente: Mantenga experiencias de usuario de alta calidad sin comprometer la privacidad.

Conclusión
La IA de navegación ofrece un enorme potencial para mejorar las experiencias de los usuarios, pero su dependencia de los datos de los usuarios exige un enfoque equilibrado de la privacidad. Al comprender los riesgos para la privacidad y aplicar estrategias de mitigación, las empresas pueden aprovechar las ventajas de la IA de navegación y, al mismo tiempo, generar confianza entre sus usuarios. El futuro de la IA de navegación reside en soluciones innovadoras que respeten la privacidad del usuario y garanticen el cumplimiento, allanando el camino para un crecimiento digital sostenible.

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Libro de ventas ágiles de IA

Ventas ágiles AI Video 2024

Q4 2024 Vista general del canal YouTube del profesor Thomas Hormaza Dow

El último trimestre de 2024 fue testigo de importantes logros para su canal de YouTube, subrayando su experiencia en Ventas ágiles y venta asistida por IA. En 802 horas totales de visionado y 45.100 visitas acumuladasEn el cuarto trimestre, sus contenidos siguieron proporcionando información detallada sobre las metodologías de venta más avanzadas y la integración de la IA. A continuación, te mostramos lo más destacado del cuarto trimestre:

Los mejores vídeos

  • "Por qué escribí el libro 'Ventas ágiles y venta asistida por IA'" siguió siendo una piedra angular de su estrategia de contenidos, liderando el Q4 con 38.152 visitas y un excepcional 84,7% Porcentaje medio de vigilancia. Su narrativa personal y basada en el valor resonó profundamente, reforzando su posición como líder de pensamiento en la innovación de ventas.

Contenidos destacados

  1. Profundidad educativa:
    • Los vídeos centrados en los capítulos mantuvieron una fuerte participación de la audiencia, en particular:
      • "Libro de ventas ágiles y venta asistida por IA Capítulo 1: Retos de la venta tradicional" (2.222 visitas).
      • "Prácticas ágiles de ventas, ABM y venta asistida por IA" (1.246 visitas).
    • Estos vídeos demostraron un interés constante por la información práctica y práctica, en línea con su objetivo de hacer accesibles los temas complejos a los profesionales de la empresa.
  2. Métricas de compromiso:
    • Las métricas de retención de audiencia reflejaron el interés sostenido de los espectadores en los vídeos clave:
      • "Modelos de IA en ventas: Explicación de las aplicaciones prácticas" logrado un notable 86,9% tasa de seguimiento.
      • "12 pasos para ganar rápidamente con agilidad y herramientas de IA en ventas" retenido 83.9% de espectadores.
      • "Las mejores herramientas de IA para ventas: Capítulo 12 Parte 6" vio un extraordinario 98,6% vigilancia.

Temas emergentes en el cuarto trimestre

  • Información sobre ventas basada en IA: Los contenidos que exploran el papel transformador de la IA en los procesos de venta tuvieron una gran resonancia, especialmente los vídeos que hacen hincapié en las herramientas prácticas y las consideraciones éticas.
  • Estrategias prácticas: Su enfoque en la entrega de guías paso a paso y marcos procesables continuó para satisfacer las necesidades de su público profesional.
  • Conexión personal: Vídeos con historias, como sus reflexiones sobre la redacción del Ventas ágiles y venta asistida por IA destacó el poder de las narraciones personales para atraer a los espectadores.

Principales conclusiones del cuarto trimestre

  • Los vídeos que combinan ideas personales con conocimientos profesionales generaron un alto grado de participación.
  • Los contenidos breves y centrados en retos o herramientas específicos obtuvieron resultados excepcionales.
  • Los contenidos educativos siguieron siendo un importante atractivo para los telespectadores, que buscaban consejos prácticos y detallados.

Perspectivas para 2025

El impulso del cuarto trimestre sienta las bases para que 2025 amplifique aún más el impacto de su canal. Aprovechar los análisis, perfeccionar los formatos de vídeo y centrarse en la profundidad educativa y la información práctica garantizará un crecimiento y un compromiso continuos con su audiencia.

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